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# Classification des textes - TensorFlow
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L'algorithme Amazon SageMaker AI Text Classification - est un TensorFlow algorithme d'apprentissage supervisé qui prend en charge l'apprentissage par transfert avec de nombreux modèles préentraînés depuis le [ TensorFlow Hub](https://tfhub.dev/). Utilisez l'apprentissage par transfert pour affiner l'un des modèles pré-entraînés disponibles sur votre propre jeu de données, même si une grande quantité de données de texte n'est pas disponible. L'algorithme de classification de texte prend une image en entrée et génère en sortie une probabilité pour chaque étiquette de classe fournie. Les jeux de données de formation doivent être au format CSV. Cette page contient des informations sur les recommandations relatives aux instances Amazon EC2 et des exemples de blocs-notes pour la classification de texte -. TensorFlow

**Topics**
+ [Comment utiliser l' TensorFlow algorithme de classification des textes SageMaker AI](text-classification-tensorflow-how-to-use.md)
+ [Interface d'entrée et de sortie pour la classification de texte - TensorFlow algorithme](text-classification-tensorflow-inputoutput.md)
+ [Recommandation d'instance Amazon EC2 pour l'algorithme de classification de texte TensorFlow](#text-classification-tensorflow-instances)
+ [Classification des textes - TensorFlow exemples de cahiers](#text-classification-tensorflow-sample-notebooks)
+ [Comment TensorFlow fonctionne la classification des textes](text-classification-tensorflow-HowItWorks.md)
+ [TensorFlow Modèles de hub](text-classification-tensorflow-Models.md)
+ [Classification de texte - TensorFlow Hyperparamètres](text-classification-tensorflow-Hyperparameter.md)
+ [Régler une classification de texte - TensorFlow modèle](text-classification-tensorflow-tuning.md)

## Recommandation d'instance Amazon EC2 pour l'algorithme de classification de texte TensorFlow
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L' TensorFlow algorithme de classification du texte prend en charge toutes les instances de CPU et de GPU pour l'entraînement, notamment :
+ `ml.p2.xlarge`
+ `ml.p2.16xlarge`
+ `ml.p3.2xlarge`
+ `ml.p3.16xlarge`
+ `ml.g4dn.xlarge`
+ `ml.g4dn.16.xlarge`
+ `ml.g5.xlarge`
+ `ml.g5.48xlarge`

Nous recommandons d'utiliser les instances de GPU avec davantage de mémoire pour l'entraînement avec de grandes tailles de lot. Les instances de CPU (telles que M5) et de GPU (P2, P3, G4dn ou G5) peuvent être utilisées pour l'inférence. Pour obtenir une liste complète des instances de SageMaker formation et d'inférence par AWS région, consultez la page [ Amazon SageMaker Pricing](https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/).

## Classification des textes - TensorFlow exemples de cahiers
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Pour plus d'informations sur l'utilisation de l' TensorFlow algorithme SageMaker AI Text Classification pour l'apprentissage par transfert sur un ensemble de données personnalisé, consultez le [ bloc-notes ](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_text_classification/Amazon_JumpStart_Text_Classification.ipynb) Introduction à JumpStart la classification de texte.

Pour savoir comment créer et accéder à des instances de bloc-notes Jupyter que vous pouvez utiliser pour exécuter l'exemple dans SageMaker AI, consultez. [Instances de SageMaker blocs-notes Amazon](nbi.md) Après avoir créé une instance de bloc-notes et l'avoir ouverte, sélectionnez l'**onglet Exemples d'**SageMaker IA pour afficher la liste de tous les exemples d' SageMaker IA. Pour ouvrir un bloc-notes, choisissez son onglet **Use** (Utiliser), puis **Create copy** (Créer une copie).